JSP中自定义分页标签的开发和应用

针对Web系统经常遇到的大量数据的分页查询问题，结合JSP的自定义标签技术实现了一个分页查询标签．从而达到了显示逻辑和业务逻辑的分离、代码重用和易于维护的目的．     

一种基于Struts2框架的Web分页模型的设计与实现

针对Java EE平台上Web应用系统中的分页查询显示问题,结合MVC模式和Struts2框架技术实现了一种Web分页模型。依托MVC层次结构设计,在业务逻辑层中定义DAO抽象类来实现数据库的可移植性,在显示层中引入JSP和Struts2标签实现分页导航的显示和逻辑的分离。实际应用证明,该分页模型移植性好、耦合性小且与数据库相关性小,能够节省维护时间。     

深入分析数据分页显示技术

数据分页显示是一种非常常见的浏览和显示大量数据的方法,属于Web编程中最常处理的事件之一。重点分析了数据分页显示的实现方法,力求对于数据分页显示的原理和实现加以深入讨论。     

Web页面数据中分页技术的实现方法

在Web页面中,实现数据库数据的分页显示是一项复杂而又实用的技术,本文介绍了基于ADO的Recordset记录集的分页和存储过程2种分页技术实现分法,并简单分析了2种方法的适用环境和条件。     

基于半监督极限学习机的精神负荷分类

实时操作员的精神负荷(Mental Workload,MWL)监测系统对于自适应操作/辅助系统的设计和开发至关重要。虽然基于数据驱动的方法在MWL识别上已经表现出了较好的性能,但是这些方法难以获取大量的标签生理数据。本文比较了两种不同的特征提取方法:小波包变换和希尔伯特-黄变换的效果,试图将半监督极限学习机(Semi-Supervised Extreme Learning Machine,SS-ELM)应用于仅需要少量标签生理数据的操作人员精神负荷分类。实际数据分析结果表明,SS-ELM可以有效提高MWL模式分类的准确性和效率。由于无标签训练数据可以以较少的额外资源从操作员的自然操作中收集,所以利用无标签数据的半监督方法可以在时间和成本上提高模型开发的效率。     

CRFID系统快速响应方案和数据重传机制研究

为了提升可计算射频识别(computational radio frequency identification,CRFID)系统通信性能,提出快速响应方案和数据重传机制。针对CRFID标签响应阅读器速率较慢导致通信失败问题,利用预计算RN16、固定标签句柄方法简化通信过程,提升了标签响应速率;针对CRFID标签数据出错重传方案效率低、能耗大的问题,采用将标签数据和数据地址相结合的数据格式进行传输。阅读器通过出错数据的地址,可精确定位出错数据并重新请求标签数据,提高了大块数据传输成功率,降低出错重传的能耗。最终通过实验验证可知,该方案有效提高了无源CRFID系统通信性能。     

一种Web数据分页显示技术

本文提出了一种控制Repeater控件中数据分页显示的新方法,可以自由控制分页控件的内容和格式。为了进一步方便使用,把此方法封装到自定义类中,只需要在Web页面中定义一个Repeater和一个Div控件,然后给出四个简单的参数去调用本方法,就可以完美地实现分页显示数据。     

WNXD数据库存储策略的研究和实现

针对NativeXML数据存储性能不高、支持查询和更新效率低等不足,提出一种新的半结构化信息存储模型WNXD。引入动态倒排技术和数据映像机制,将记录和分页的存储模式相结合,建立3种结构化索引,用不同方法解决了结构化和动态增长的矛盾。创建了实用的存储模型,提供了从整体到局部,从元素、属性到具体值的全面覆盖访问策略,底层的数据存取,尤其是内容混杂的各类形式异构数据的有效性和完整性存取,得到了最大程度保证,查询次数减小了I/O,提高了系统处理性能。     

一种用PHP实现的动态分页技术

介绍一种采用ＰＨＰ语言设计基于数据库的网站的动态分页方法－多页面传递偏移量法,实现了对查询结构的分页显示,系统运行稳定,网张的传输效率得到提高。     

高效查询分页技术的应用

查询分页技术是对数据库数据操作的一种常用技术,也是衡量Web数据访问效率的一个技术指标。文章讨论了一种利用SQL语句和ASP．NET技术实现高效查询分页的原理和方法,并给出了吴体解决方案的部分主要源代码．     

智能天线在OFDM系统中的应用

在简要介绍近年来智能天线应用于正交频分复用（OFDM）主要方法的基础上，对具有智能天线的OFDM系统进行了理论分析，提出了一种将插值算法应用于波束权值计算的方法。经计算机仿真研究，系统的抗干扰性能、误码率性能有所提高，运算量大幅降低。     

基于用户兴趣域的混合数据聚类标签算法

数据聚类标签技术是在小规模样本上进行聚类,然后利用聚类结果对其余样本标注类别的方法是提高大规模数据聚类效率的一种有效途径.混合数据是现实应用中最广泛的数据类型,文章将用户兴趣数据作为小规模数据,利用K-prototypes算法对其聚类,在此基础上构建用户兴趣域.利用拟标签数据的各属性值与用户兴趣域分量的关系定义了数据关于用户兴趣域隶属度.基于用户兴趣域和"数据-用户兴趣域"隶属度的概念,提出了一种基于用户兴趣混合数据聚类标签算法UIMCL(User’s Interest Mixed Data Clustering Label).该算法克服了以往数据标签算法只能为拟标记数据指派一个类标签的局限性,可以应用于电子商务的推荐服务和用户行为分析.实验结果表明,该算法对混合数据聚类标签处理有较好的效果.     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于协同表示标签传播的半监督正交鉴别分析算法

近年来由于其表示的有效性,基于表示的分类方法,例如稀疏表示分类器(SRC)或者协同表示分类器(CRC)被广泛的应用于各种各样的识别任务.但是,SRC或者CRC的性能严重依赖于每类带标签训练样本的个数,当每类带标签的训练样本不够充分,SRC或者CRC的识别性能将会显著地下降.为了解决这个问题,文章[34]把协同表示技术引入到半监督学习方法中,提出了一种基于协同表示的标签传播算法,有效的利用了大量未标记样本的信息来进行标签传播.受此启发,把这种标签传播算法与正交鉴别分析算法相结合,提出了一种基于协同表示标签传播的半监督正交鉴别分析算法,目的是为了学习一个更好的鉴别子空间.不同于传统的半监督降维方法,所提算法首先利用这种标签传播算法将部分有标签数据的标签信息传递给不带标签的数据,之后利用传播后获得的全体软标签信息构造离散度矩阵实现鉴别分析,其次对鉴别投影施加正交约束,采用一种更加有效快速的迹比优化算法进行鉴别分析.大量的实验结果验证了所提算法的有效性.尤其在只存有少量标签样本的情况下,算法仍能保持良好的分类性能.     

基于多线程和分页技术的数据库查询

本文提出了利用多线程和分页技术相互结合一种新的数据库查询技术,提高了数据库查询性能、并且节省传统数据库查询占用大量的CPU资源和内存资源的一种方法。     

基于空间激光通信中MIMO分集技术的研究

在无线传输系统中,分集技术是一种抗衰落、提高系统的传输性能的技术。它被广泛应用于无线通信中,由于其优越的性能,所以将它应用于空间激光通信中。介绍了MIMO的技术现状和技术特点,建立了空间激光通信系统中MIMO的信道模型,从等增益合并分集与空间选择分集两方面,来分析MIMO的空间分集性能。     

基于二维码技术的涉密文件保密管理系统

二维码技术是一种安全、便携的信息存储和传递技术。将含有文件属性信息的二维码标签与涉密文件绑定,将含有用户属性信息的二维码标签与涉密人员身份证件绑定,引入必要的信息安全技术,设计基于二维码标签的涉密文件保密管理系统,实现涉密文件生命周期全过程的保密监督管理和失泄密后的快速溯源分析。系统构建在非联网环境下,提高了系统自身的保密安全,降低了建设成本。     

基于关系模式与深度强化学习的DS数据去噪模型

远程监督(Distant Spervision，DS)数据集中存在大量错误标注的数据，而现有的DS数据集去噪方法通常只考虑针对具有标签的数据进行去噪，没有充分利用无标签数据，导致去噪效果不佳。本文提出一种新型DS数据去噪模型——Pattern Reinforcement Learning Model (PRL模型)：首先利用基于关系模式的正样例抽取算法提取DS数据集中高质量的有标签数据；然后利用Filter-net作为分类器，提取DS数据集中高质量的无标签数据；最后将高质量的有标签数据和无标签数据作为深度强化学习(Reinforcement Learning，RL)方法的训练数据集，获得去噪效果更好的远程监督数据集。将PRL模型应用于New York Times(NYT)数据集，并以去噪后的数据集来训练PCNN+ONE、CNN+ATT、PCNN+ATT 3个模型。实验结果表明，经过PRL模型对数据集进行去噪后，这些模型的性能得以提升。因此，PRL模型是一种轻量的数据去噪模型，可以提升基于深度神经网络模型的性能。     

基于FPGA的数据采集系统的设计

文章介绍了基于FPGA对多路数据同步实时采集的一种新型数据采集系统设计,该系统将多个功能模块封装在一个FPGA系统中,并用FPGA来完成A/D转换和双口RAM等模块的控制,对采集到的数据在存储器中进行分页存储,有效解决了通信过程中地址冲突问题,实现了对信号任意长度的连续采样.该数据采集系统具有性能稳定、实时性强、集成度...     

海量数据下的Web分页呈现研究

在Internet上经常遇到海量数据库分页呈现问题,针对ADO(AxtiveX Data Object)记录集分页、转储记录集分页和基于SQL(Structured Query Language)分页等算法在海量数据下存在响应速度慢、响应能力弱、资源占用多等缺陷,在分析这些方法的基础上,提出了一种改进的方法.该方法在传统的C/S(Client/Server)结构中将Server端的海量数据以分页的方式在Client端Web呈现给用户,然后,对所有的方法进行测试和分析,通过对比表明,新算法的响应速度最大可提高21.4%,响应能力比其他算法提高1.3～4倍,在大数据量下尤其明显.